Intensity Transformation

Definition

• Process of mapping each intensity value of an input image into the corresponding output intensity value through mathematical expression
• 입력영상의 픽셀값들을 사전에 정의한 매핑관계를 토대로 다른 값으로 매핑하는 것

어떠한 매핑함수(그래프)를 사용했는지에 따라 결과 영상이 달라질 수 있음
함수의 종류

• Identity함수(기본)
• Negative 반전함수
• Log함수
• Inverse log함수
• nth power 지수함수
• nth root 루트함수
• 고유 함수도 설정가능, 무한함수도 가능

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Image negatives

• 이미지 반전, 색상 반전
• 입력 영상의 Intensity Level = [0, L-1]
• Negative 영상(출력) = (output) = L - 1 - (input)
• 어두운 영역의 디테일이 숨겨져 있는 경우, 육안으로 확인하기에 조금 더 용이하게 만들어줌

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Log transformation

• (output) = (constant) log(1 + (input))
  • log(1+(input)): log0=정의x, 에러 방지
• 낮은 intensity 값의 범위가 좁은 경우 더 넓혀주는 효과
  • -> 어두운 영역에 숨어있는 디테일이나 contrast를 향상
  • contrast: 각각 인접한 픽셀들과의 차이, 높으면 높을 수록 선명
• 어두운 영역의 디테일을 개선시킴과 동시에 밝은 영역의 디테일은 감소
  • 영상이 밝아진다(Brighten): 픽셀값에 특정한 상수 값 1이상의 값을 곱셈, 개념이 다르다.
• To use log function, pixel type to input should be floating point

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Power-Law (Gamma) transformation

• (output) = (constant) × (input) ^ γ(감마)
  • γ(감마): 감마에 따라 결과값이 달라짐
    • γ=1, 입력값과 출력값이 같음
    • γ<1, 어두운 부분의 디테일이 살아남, 밝은 부분의 디테일 감소
      • 어두운 부분의 디테일이 살아남 -> 어두운 부분이 밝아짐 (전체적으로 밝아짐)
    • γ>1, 밝은 부분의 디테일이 살아남, 어두운 부분의 디테일 감소(반대)
      • 밝은 부분의 디테일이 살아남 -> 밝은 부분이 어두워짐 (전체적으로 어두어짐)

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Piecewise-linear transformation functions

• 임의로 함수 정의

• 특정한 영역에서 다른 기울기를 가지는 함수
  
  

  

  binary image: 흰색(255)과 검은색(0) 두 가지 색으로만 이루어진 이미지
  Thresholding

  • Mat operator의 함수
  • 특수한 형태의 intensity transformation
  • 위 intensity transformation과 같은 기능, image segementation
  • 입력영상의 특정한 픽셀 값이 threshold 값 이상 혹은 이하의 경우, 해당 픽셀을 특정한 값으로 변환